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发布时间：2018-11-08 17:45:46点击率：
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DO8203BSE008514R1 教育：
IoT和深度学习的结合有助于提高教育系统的效率。移动设备可以收集学生的数据，深度分析方法可以用来预测和解释学生的进步和成就。增强现实技术结合可穿戴设备和移动设备也是深度学习在这一领域的潜在应用，激发学生的兴趣，让教育学习方法更有效。此外，深度学习可以用于个性化推荐模块，向教育者推荐更多相关内容。利用深度学习对大型开放式网络课程数据（MOOC）进行分析，可以帮助学生更好的学习。除此之外，利N监测教室占用率是深度学习在教育方面的另一个应用。 8）工业： 对于工业部门来说，IoT和网络物理系统（CPS）是推动制造技术迈向智能制造（工业4.0）的核心要素。工业中的广泛应用均可以受益于深度学习模型的引入。通过将装配线中生产车辆的图像及其注释都输入深度学习系统，可以利用Ale、GoogL等网络实现视觉检测。
许多涉及市政的各种任务需要精确的分析和预测。利用美国地质调查局网络的历史数据训练LSTM网络，可进行地震预测。利用极端气候的图片训N，进行极端气候事件探测。此外，城市的基础设施，如道路、供水管道等的损害检测，是IoT和深度学习可以为政府提供便利的另一个领域。 DO8203BSE008514R1 运动和娱乐：
运动分析近年来发展迅速，为团队或运动员带来了竞争优势。提出了深度学习方法打造智能篮球场。采用RNN识别NBA比赛中的球员违规。结合了可穿戴设备传感数据N进行排球运动员活动识别。采用层级结构的LSTM模型研究排球队的整体活动。 11）零售： 随着移动设备的普及，网上购物的人数大大增加了。近出现了通过视觉搜索技术向产品图像检索的转变N一直用于服装和时尚市场的视觉搜索，帮助你在网店中找到在电影中看到的或在街上看到的商品。IoT结合深度学习可以搭建视觉购物辅助系统，包括智能眼镜、手套和购物车，目的是帮助视障人士购物。此外，智能购物车的开发可以实现实时自结账的功能。 DO8203BSE008514R1
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